import pandas as pd

# 1.定义国有企业类型的代码
STATE_OWNED_TYPES = ['1100', '2000', '2100', '2120']

# 2.读取原始数据
df = pd.read_excel('a2.xlsx')

# 3.将所有权字段转换为字符串，并提取第一个部分（假设是一些带有'|'分隔符的字符串）
df['所有权'] = df['所有权'].astype(str).str.split('|').str[0]

# 4.定义计算LSR的函数，根据所有权类型不同计算不同的值
def calculate_lsr(row):
    if row['所有权'] in STATE_OWNED_TYPES:
        # 国有企业的LSR计算方式
        return row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债']
    else:
        # 非国有企业的LSR计算方式
        return row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债']

# 5.应用计算LSR的函数到每一行数据，生成新的LSR列
df['LSR'] = df.apply(calculate_lsr, axis=1)

# 6.选择特定的列，并保存处理后的数据回原始Excel文件
df_selected = df[['股票代码', '年份', '所有权','行业代码', '短期负债', '长期负债',  '资产负债率','LSR']]
df_selected.to_excel('a2.xlsx', index=False)

# 7.结束信息
print(f"处理后的数据已保存到 {'a2.xlsx'}")
